マーケットプレイスを通さずにAIトレーニングデータを購入する方法

実際に何が変わるのか？

匿名のプールにタスクを指定するのではなく、名前のあるチームに成果を指定し始めます。それは、最初に多くの作業が必要ですが、その後のトラブルシューティングが大幅に減ります。

また、責任が一元化されます。データセットに問題がある場合、責任を負うのは一つの当事者であり、マッチングレイヤーを通過した場合には当てはまりません。

契約は通常どのように始まるのか？

モデルに何を教えようとしているのかについての会話から始まります。ボリュームの数字ではありません。ボリュームは仕様の後に決まるものであり、最初にボリュームを求めるサプライヤーは見積もりをしているだけで、スコープを定めているわけではありません。

次にパイロットを行い、仕様のギャップを見つけます。コミットされたボリュームはその後に来て、実際にアノテーターと会った仕様に基づいて価格が設定されます。

商業条件はどのように構築されるのか？

変動的であり、それは意図的です。Corpshoreはプロジェクトごと、受け入れられたタスクごと、時間ごと、そして何かを立ち上げる必要がある場合にはセットアップ料金で価格を設定します。どの組み合わせが適用されるかは作業の形に依存し、スタッフと共に最終決定されます。

単一の単位あたりの料金を避ける理由は、それが一部の作業には適しているが、特に正しい答えが平均の答えの10倍の時間がかかる場合には他の作業を歪めるからです。

• 定義されたスコープのプログラムに対するプロジェクトごと
• 高ボリュームの繰り返し可能な作業に対する受け入れられたタスクごと
• 探索的または専門的な作業に対する時間ごと
• 能力を立ち上げる必要がある場合のセットアップ料金

運用上何を期待すべきか？

名前のある連絡先、検査可能なQAプロセス、プログラム全体でのチームの継続性。継続性はこのモデルの実質的な利点であり、プログラムが一時停止して再開した場合に何が起こるかを尋ねるのは合理的です。

また、不可能なことがある場合には伝えられることを期待すべきです。すべての要件に同意するサプライヤーは、それらを注意深く読んでいない可能性があります。

データオペレーターとデータマーケットプレイスの違いは何ですか？

オペレーターは自社のチームで提供を運営し、結果に対して単一の責任を負います。マーケットプレイスは、投稿されたタスクを利用可能な供給にマッチングし、責任をマッチングレイヤーに分散させます。

最初のデータ契約はどのように構築すべきですか？

まず仕様の会話を行い、その後、仕様のギャップを見つけることを目的としたパイロットを行い、実際にアノテーターとテストされた仕様に基づいて価格が設定されたコミットされたボリュームを行います。

Corpshoreはデータ作業をどのように価格設定しますか？

プロジェクトごと、受け入れられたタスクごと、時間ごと、そして能力を立ち上げる必要がある場合にはセットアップ料金で価格を設定します。どの組み合わせが適用されるかは作業の形に依存し、Corpshore AIのスタッフと共に最終決定されます。